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知能情報システム学科
Department of Artificial Intelligence
知能情報システム学科
VISION
AI?データサイエンス?XRを学び
新たな社会を創造する
進化する人工知能やデータサイエンスに関する技術を活用し、新たな社会を創造する人材の育成を目指します。具体的には、コンピュータサイエンスを十分に理解し、学習理論、生成AI、自然言語処理など人工知能やデータサイエンスに関する技術、XRや量子コンピューティングなどの先端技術を有した人材を育成します。
学科概要
学科の特徴
人工知能やデータサイエンスに関する技術を活用し、新たな社会を創造する人材の育成を目指します。
学ぶ領域
- AI、データサイエンス
確率と統計、アルゴリズム、データベースなどデータを扱うための基礎的な技術を学び、さらに大きなデータを扱うデータサイエンス、それらのデータを活用して様々な知的な振る舞いを実現するAIに関する技術を学ぶ。 - XR、量子コンピューティング
コンピュータ上で3次元的な映像を扱うための基本的な技術を学び、それらを実空間上で重畳して表示するXRに関連する技術を学ぶ。また、量子力学の特徴を用 いた量子コンピューティングの基礎について学ぶ。
キーワード
- AI
- 学習理論
- データサイエンス
- XR（クロスリアリティ）
- 量子コンピューティング
- イノベーション
学科の学び
主な専門科目
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データサイエンス
データサイエンスではデータをコンピュータで巧みに扱う方法を学ぶ。データに含まれる異常値や欠測値の取り扱い方、および代表的な母数の特徴、線形代数学や統計学に基づいた典型的な機械学習手法など多岐に渡って紹介する。また、分析結果を効果的に可視化する方法についても学習する。
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知能情報システムデザイン
知能情報システムの構築、利用には、あらゆる知識の他に、多くの要求項目についてユーザーと開発者が理解を共有する必要がある。知能情報システムを設計?構築する上で必要となる基本的な知識について学習し、知能情報システムを評価する能力を養う。
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人工知能
人工知能のこれまでの歴史、基本的な探索手法、ゲーム理論、動的計画法などを学ぶ。加えて、ベイズ理論や確率的生成モデル、強化学習やパーティクルフィルタ、クラスタリング、ニューラルネットワーク、自然言語処理、記号理論などについて学び、人工知能の技術群を幅広く理解する。
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視覚情報処理とXR
映像や動画といった視覚情報に関する処理手法や、ヘッドマウントディスプレイなどを用いてVR/AR/MRを実現するための技術的な仕組みを学ぶ。
専門科目一覧
| １年次 | 知能情報入門とキャリアデザイン／知能情報プログラミングⅠ／コンピュータシステム基礎／離散数学／論理回路／情報ネットワーク／知能情報プログラミングⅡ／知能情報プログラミングⅢ |
|---|---|
| ２年次 | アルゴリズムとデータ構造／オブジェクト指向プログラミング／データベース／知能情報工学基礎演習／コンピュータアーキテクチャ基礎／ソフトウェアモデリング／オペレーティングシステム／確率と統計／アル ゴリズムデザイン／情報工学系代数学／組込みシステム |
| ３年次 | コンピュータグラフィックス／データサイエンス／オートマトンと言語理論／ブロックチェーンとWeb３／知能情報システムデザイン／分散コンピューティング／デジタル通信と信号処理／コンピュータアーキテク チャ設計／人工知能／学習理論／視覚情報処理とXR ／情報セキュリティ／量子コンピューティング／プログラミング言語とコンパイラ／仮想化技術とクラウドシステム／ネットワークプログラミング／知能情報システム専門実験?演習Ａ／知能情報システム専門実験?演習Ｂ |
カリキュラム、シラバス
教員?研究室紹介
蜷川繁 研究室
自然計算／量子アルゴリズム／量子暗号／興奮性媒質／耐量子計算機暗号／データ可聴化
郭清蓮 研究室
コンピュータグラフィックス（CG）／仮想現実（VR）／ゲーム（Game）＆AI／Projection Mapping／画像処理＆AI
山本知仁 研究室
コミュニケーション／ヒューマンインタフェース／VR?AR／ユーザエクスペリエンス／AI?データサイエンス
松井くにお 研究室
自然言語理解?生成／人工知能／センサー／人と機械の対話／言葉と数値
藤本太郎 研究室
人工知能技術／自然言語処理／ソフトコンピューティング／スマートシティ／スマートインフラ評価の国際標準
元木光雄 研究室
アルゴリズム／計算量／データサイエンス
林亮子 研究室
シミュレーション／データサイエンス／高性能計算／可視化
金野武司 研究室
意図的?記号的コミュニケーション／人工知能／ヒューマンエージェントインタラクション／認知科学／知識共創
佐野渉二 研究室
実世界コンピューティング／インタラクティブシステム／ウェアラブルコンピューティング／ユビキタスコンピューティング／サービスサイエンス
稲垣未来男 研究室
神経科学／視覚科学／人工知能／ニューラルネットワーク
坂本真仁 研究室
無線メッシュネットワーク／知的アルゴリズム／モバイルコンピューティング／情報通信網／最適化
学科Q&A
- ４年間でAIの技術は身に付きますか。
- 本学科ではAIを使うだけでなく、より使いやすく、より多くの情報処理を可能にするために、仕組みをつくる側になることが求められます。そのためにプログラミング言語であるPythonをはじめ、機械学習に用いるためのTensorFlowやmatplotlibなど、最新のライブラリを学習します。AIは指数関数的に進化を続けており、明日には常識が覆る可能性もありますが、そこが面白いところ。共に時代の最先端を追いかけましょう。
- AIのトレンドは今後いつまで続くでしょうか。
- AI技術の応用はいままさに始まったばかりです。いまある技術を現場で活用するためには、業種?職種?作業シーンごとに、実用に耐えうるレベルにアレンジする必要があるので、AI技術の需要はしばらく続くでしょう。また、これまでは主に言語や画像などウェブ上にあるデータを使ってきましたが、身体動作のデータは自分たちで集めなければなりません。言語や画像など誰が見ても同じような情報ではなく、個々で異なるローカルな情報に基づくAI研究の余地は多く残されています。
- AIが普及すると人間の仕事はなくなりますか。
- AIの台頭によって「AIでもできるのでは」という新たな視点が加わり、むしろ人間にしかできない仕事がクリアになりました。何かをつくるには人間に関する感受性や理解が不可欠であり、それは人間にしかできないこ とです。AIに取って代わられるのではなく、うまく分担するイメージを持っていれば、前向きにAIと付き合っていけるでしょう。
- 就職先はどのようなところでしょうか。
- 大手自動車メーカーや建設会社など、これまで情報系にはなかった企業が増えています。数多くの大企業が、DX推進やAI導入を先導してくれる新しい感覚と技術を持った若者を求めているということです。
進路?資格
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主な就職先
過去3年間の情報工学科の実績（「入学案内2026」より）
学部卒業生実績
SCSK 、NECソリューションイノベータ、NTTデータ、NTTドコモ、川崎重工業、京セラ、スズキ、SUBARU 、住友電装、ソフトバンク、ダイワボウ情報システム、TOPPAN 、トヨタ自動車、西日本電信電話、日本コムシス、野村総合研究所、PFU 、日立ソリューションズ、富士ソフト、富士通、北陸電力、北國銀行、本田技研工業、LINEヤフー、楽天グループ、LIXIL 、YKK AP 、ラック、竹中工務店 他
大学院修了生実績
ソニーグループ 、日本電気 、任天堂 、日立製作所 、富士通、三菱電機、ソフトバンク 他 -
取得できる教育職員免許状
高等学校教諭一種免許状（情報）※
高等学校教諭一種免許状（数学）※
中学校教諭一種免許状（数学）※ -
取得を推奨する資格
情報処理技術者／データサイエンティスト検定（アソシエート?アシスタント）／シスコ技術者認定（CCNA）／オラクルマスター／Linux技術者認定試験（LPIC レベル1～3）／G検定（ジェネラリスト検定）／E資格（エンジニア資格）
※特に４年次には学校現場での教育実習が必修。中学校の免許状取得希望なら期間は３週間以上、高校の場合は2 週間以上。中学校免許状の場合は、2年次に特別支援学校および社会福祉施設にて合計７日間の介護等体験が必要。
